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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:江炳南
研究生(外文):Ping-Nan Chiang
論文名稱:機車使用汰換時程之研究
論文名稱(外文):A Duration Model of Motorcycles’ Usage
指導教授:石豐宇石豐宇引用關係
指導教授(外文):Feng-Yeu Shyr
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:運輸管理學系
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:101
中文關鍵詞:持有時程存活理論韋伯分佈最大概似法Cox等比例危險模式
外文關鍵詞:Duration ModelSurvival analysisWeibull distributionMLECox’ proportional hazards model
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台灣地區機車長久以來一直是我國數量最多的機動車輛,而機車使用年限亦關係著機車廢棄污染問題。以往許多研究皆針對機車的停車問題與交通安全問題予以探討,然而卻甚少對於機車使用時程予以研究。故本研究針對機車使用時程的問題,了解不同機車使用者之特性,並探討不同使用者特性對機車使用年限及使用里程之影響。本研究透過問卷調查方式收集機車使用時程之相關資料,並對其以相關分析及存活分析之予以探討。方式研究方法上,由於本研究主要探討的對象為「機車持有之時程」,假設使用時程之機率密度函數f(t)為韋伯分佈(Weibull Distribution),此模式之主要工作乃是透過存活理論並同時考慮未刪截及右刪截資料,應用最大概似法(MLE)校估韋伯分佈之兩個參數 。此外亦使用群落分析及判別分析有效地將不同特性之使用者予以分群,以在各群之中找到相似形式之參數。最後本研究亦使用Cox的等比例危險模式(Cox’ proportional hazards model)比較之。本研究將以台北地區機車使用者為例,進行實證分析。模式中分別以使用年限及使用里程為因變數,研究結果顯示不論是使用年限或使用里程,主動購車、年齡較長之機車使用者其機車使用時程較長,而新車之機車其使用時程亦較長。在使用年限方面,教育程度較高、所得較高、女性之使用者其使用時程較長;而使用里程方面,排氣量較大、通勤用之機車其使用時程亦較長。

With more than ten millions that occupy almost every street of all cities and towns, motorcycles are definitely one of the most important vehicles in Taiwan. For more than three decades, motorcycles not only significantly contributed to Taiwan’s economic development, but also created a lot of problems, e.g., parking, accidents, and air pollution, to the society.
To understand the factors affecting the usage duration of motorcycles, this study conducted interviews with motorcycle users and applied survival analysis method to formulate the lifetime of motorcycles. The lifetime function is characterized by the attributes of the motorcycle and its user, and it is assumed to follow either a Weibull distribution or a Cox function. The parameters of Weibull distribution are calibrated by using both uncensored data and rightcensored data while the parameters of Cox’ proportional hazards model are calibrated by using only the uncensored data. In addition, the data for the Weibull distribution calibration are first clustered into groups such that the observations in the same group posses similar hazard rate pattern.
Finally, a case study based on data collected from Taipei is presented. The results show that new motorcycles and motorcyclists with elderly and actively would lead to longer both year and kilometrage life span of motorcycles, motorcycles with larger capacity of gas chamber and commutation would lead to longer kilometrage- life span of motorcycles; The motorcyclists with higher education and income would lead to longer year- life span of motorcycles.

第一章 緒論
1.1研究背景及動機…………………………………………1
1.2研究目的…………………………………………………2
1.3研究方法及流程…………………………………………2
1.4研究內容…………………………………………………3
第二章 文獻回顧與現況
2.1國外相關文獻……………………………………………5
2.2國內相關文獻……………………………………………8
2.3國內機車使用現況回顧…………………………………10
第三章 研究方法
3.1存活理論之基本要素簡介………………………………18
3.1.1存活理論之基本要素……………………………..18
3.1.2危險函數之形式………………………….……….19
3.2刪截值……………………………………………………21
3.3 Cox 迴歸………………………………………………...22
3.4存活理論資料調查之方法………………………………24
3.5判別分析…………………………………………………25
第四章 模式構建
4.1韋伯分佈之存活函數模式………………………………...29
4.1.1 MLE校估模式之檢定………………………...……...31
4.2 Cox危險函數模式………………...……………………….33
4.2.1 Cox危險函數模式檢定………………………………34
4.3模式中樣本之處理分析……………………………………35
4.3.1樣本分群架構………………………………………...35
4.3.2未刪截及右刪截樣本之整合………………………...36
第五章 問卷設計與資料分析
5.1問卷設計……………..…………………………………..…38
5.2 抽樣方法…………………………………………………...39
5.3 問卷資料分析方法………………………………………...40
5.4資料統計分析……………………………………………....40
5.4.1右刪截樣本之基本資料……………………………...41
5.4.2未刪截資料之基本分析……………………………...45第六章 模式參數校估
6.1樣本之分組…………………………………………………51
6.1.1含使用年限變數分群分析…………………………...52
5.5相關性分析……………………………….………………...49
6.1.1.1含使用年限變數之群落分析…………………..52
6.1.1.2右刪截樣本之判別分析(含使用年限變數分群)
…………………………………………………..55
6.1.2含使用里程變數分群分析…………………………...58
6.1.2.1含使用里程變數之群落分析…………………..58
6.1.2.2右刪截樣本之判別分析(含使用里程變數分群)
……………………………………………………60
6.1.3含使用年限與里程兩變數分群分析………………...63
6.1.3.1含使用年限與里程兩變數之群落分析………..63
6.1.3.2右刪截樣本之判別分析(含年限及里程變數分群)
……………………………………………………66
6.2參數校估……………………………………………………69
6.2.1韋伯分佈之MLE參數校估………………………….69
6.2.1.1以使用年限為因變數韋伯分佈之MLE參數校估
…………………………………………………….69
6.2.1.2以使用里程為因變數韋伯分佈之MLE參數校估
…………………………………………………….74
6.2.2 Cox危險函數模式……………………………………77
6.2.2.1以年限為因變數之Cox危險函數模式………..78
6.2.2.2以里程為因變數之Cox危險函數模式………..83
6.2.3 Cox危險函數模式校估-以主要因子為變數………...88
6.2.3.1以年限為因變數之Cox危險函數模式-以主要因子為變數…………………………………………...88
6.2.3.2以里程為因變數之Cox危險函數模式-以主要因子為變數…………………………………………...90
6.2.3.3 小結-各模式之比較…………………………….92
6.2.4 總使用里程模式……….…………………………...…93
6.2.4.1 以總里程為因變數韋伯分佈之MLE參數校估..93
6.2.4.2 以總里程為因變數之Cox危險函數模式……....97
第七章 結論與建議
7.1結論……………………………………………………….…98
7.2研究限制及建議……………………………………….……101
參考文獻
國內文獻
國外文獻
附錄
附錄一 調查問卷表

參考文獻
一、國內文獻
1. 吳明宗,「小汽車持有時程行為之研究」,交通大學土木工程研究所碩士論文,民國八十一年。
2. 閩潔,「消費者運具持有時程與轉換行為之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國八十七年七月。
3. 張新立,「都市之機車定位與管理策略」,都市交通,第九十七期,第1∼8頁,民國八十七年一月。
4. 張新立,「持續開車與大貨車行車安全之研究」,運輸計畫,第二十卷第三期,第295∼311頁,民國八十年九月。
5. 張新立,「存活理論在交通運輸研究之研究」,交通運輸,第十三期,第55∼66頁,民國八十年六月。
6. 賴允勻,「機車失竊影響因素與因應對策之研究-以新竹市為例」,國立交通大學運輸工程與管理系碩士論文,民國八十九年七月。
7. 盧昭暉,「機車使用年限推估」,車輛工業月刊,第九十期,第46∼55頁,民國九十十年七月。
8. 交通部統計處,「民國九十年台灣地區機車使用狀況調查報告」,民國九十年。
9. 曾國雄,「多變量解析與其應用」,民國74年,華泰書局。
二、國外文獻
1. Cox D. R. and D. Oakes(1984), Analysis of Sruvial Data, New York:Chapman and Hall.
2. de Jong G..(1996), “A Disaggregate Model System of Vehicle Holding Duration, Type Choice and Use”, Transportation Research Part B, Vol.30,No.4,pp263-276.
3. Shyr F. Y.(1993), “Combining Laboratory and Field Data in Rail Fatigue Analysis.”,Ph.D. Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusettes,U.S.A
4. Gilbert C. C. S.(1992), “A Duration Model of Automobile Owership”, Transportation Research Part B, Vol.26B, No.2, pp97-114.
5. Gonul F. and K.Srinivasan(1993), “Consumer Purchase Behavior in a Frequently Bought Product Category:Estimation Issues and Managerial Insights from a Hazard Function Model with Heterogeneity”, Journal of American Statistical Association, Vol.88, No.424, pp1219-1227.
6. Gupta S.(1991), “Stochastic Models of Interpurchase Time with Time with Time-Dependent Covariates”, Journal of Marketing Research, Vol.XXVIII, pp1-15.
7. Jovanis P. P. and Hsin-Li Chang(1989), “Disaggregate Model of Highway Accident Occurrence Using Surival Theory”, Accident Analysis&Prevent, Vol.21, No.5, pp445-458.
8. Mannering F. L. and M. M. Hamed(1990), “Occurrence, Frequency, and Duration of Commuter Work-to-Home Departure Delay”, Transportation Research Part B, Vol.24B, No.2, pp99-109.
9. Villcasim N. J. and D. C. Jain(1991), “Modeling Purchase-Timing and Brand-Switching Behavior Incorperating Explanatory Variables and Unobserved Heteroheneity”, Journal of Marketing Research, Vol.XXVIII, pp29-41.
10. Wedel M.,W. A. Kamakura, W. S. Desarbo and F. Ter Hofstede(1995), “Implication for Asymmetry, Nonproportionality, and Heterogeneity in Brand Switching from Piece-wise Exponential Mixture Hazard Models”, Journal of Marketing Research, Vol.XXVIII, pp457-462.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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